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Confronto del tasso di mortalità / sopravvivenza tra i trattamenti

Qual è il metodo migliore per analizzare i dati sulla mortalità percentuale o sulla sopravvivenza percentuale (mortalità 100)? Fornisco un set di dati fittizio. Metto 20 animali in una gabbia e alla fine dello studio conto il numero di animali vivi e la differenza da 20 sono gli animali morti. Il disegno sperimentale è un disegno a blocchi randomizzato completo e voglio usare il blocco come effetto casuale, covariabile o altro suggerimento. L'ora della morte non è importante e quindi sto lottando per utilizzare gli strumenti di sopravvivenza di JMP. Voglio sapere se c'è una differenza statistica nella mortalità o nel tasso di sopravvivenza (in percentuale) tra i 3 trattamenti. Se calcolo a mano la sopravvivenza_% è: Controllo = 97%, Farmaco = 88%, Placebo = 79,5%; e quindi la mortalità_% è: Controllo = 3%, Farmaco = 12%, Placebo = 20,5%.

Fornisci istruzioni dettagliate (ad es. Analizza> Adatta modello> ecc.) O immagini.

Grazie,

 

Cage Block Treatment Initial_count Final_count Survival_% Morti Mortalità_%
1 1 Farmaco 20 20100 0 0
2 1 Controllo 20 19 95 1 5
3 1 Placebo 20 16 80 4 20
4 2 Placebo 20 17 85 3 15
5 2 Farmaco 20 16 80 4 20
6 2 Controllo 20 20100 0 0
7 3 Controllo 20 19 95 1 5
8 3 Placebo 20 15 75 5 25
9 3 Farmaco 20 18 90 2 10
10 4 Placebo 20 14 70 6 30
11 4 Controllo 20 20100 0 0
12 4 Farmaco 20 19 95 1 5
13 5 Placebo 20 15 75 5 25
14 5 Controllo 20 20100 0 0
15 5 Farmaco 20 17 85 3 15
16 6 Farmaco 20 18 90 2 10
17 6 Placebo 20 17 85 3 15
18 6 Controllo 20 20100 0 0
19 7 Placebo 20 16 80 4 20
20 7 Farmaco 20 18 90 2 10
21 7 Controllo 20 20100 0 0
22 8 Farmaco 20 17 85 3 15
23 8 Placebo 20 16 80 4 20
24 8 Controllo 20 19 95 1 5
25 9 Controllo 20 18 90 2 10
26 9 Farmaco 20 17 85 3 15
27 9 Placebo 20 16 80 4 20
28 10 Placebo 20 17 85 3 15
29 10 Farmaco 20 16 80 4 20
30 10 Controllo 20 19 95 1 5

AnalyticsOggetto: confronto tra mortalità / tasso di sopravvivenza tra i trattamenti

Questo caso è una classica applicazione dell '"analisi probit".

 

1. Seleziona Analizza> Adatta modello.
2. Seleziona Initial Count e Final Count (in quest'ordine), quindi fai clic su Y.
3. Seleziona le altre colonne di dati che desideri utilizzare come fattori e fai clic su Aggiungi.
4. Fare clic su Personalità e selezionare Modello lineare generalizzato.
5. Fare clic su Distribuzione e selezionare Binomiale.
6. Fare clic su Link e selezionare Probit.
7. Fare clic su Esegui.

 

Dovrebbe bastare.

 

Devo dire che questo processo è a ritroso: raccogli i dati e poi decidi sull'analisi. La scelta dell'analisi dovrebbe dettare la raccolta dei dati.

 

Spero che queste istruzioni siano d'aiuto!

Oggetto: confronto tra mortalità / tasso di sopravvivenza tra i trattamenti

@markbailey grazie per il suggerimento. Purtroppo non funziona, ho provato la distribuzione binomiale con risultati non riusciti; non accetta una variabile casuale o una covariabile. Prova a utilizzare il set di dati fittizi che ho fornito per vedere se riesci a trovare un suggerimento. Saluti,

Oggetto: Confronto tra mortalità / tasso di sopravvivenza tra i trattamenti

Hai ragione. La piattaforma GLM non accetta termini per effetti casuali. La piattaforma JMP Pro Mixed Model non accetta distribuzioni di errori non normali.